Cuando hablamos de Deep Learning, es probable que discutamos los mejores marcos para el desarrollo de Deep Learning. Tensorflow permite el paralelismo de modelos y el paralelismo de datos. TensorFlow proporciona múltiples API. El API de nivel más bajo, TensorFlow Core, le proporciona un control de programación completo. Tensores La mejor manera de comenzar a disfrutar de la biblioteca Tensorflow es sentirse cómodo con la unidad básica de datos utilizada en Tensorflow. La unidad básica es Tensor. Tensor es un objeto matemático, una generalización de escalares, vectores y matrices. La matriz multidimensional es una estructura de datos adecuada para representar un tensor tensor9 # a rango 0; Este es un escalar con forma [] [1. , 2., 3.] # un tensor de rango 1; este es un vector con forma [3] [[5., 2., 7.], [3., 5., 4.]] # un tensor de rango 2; una matriz con forma [2, 3] [[[6., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # un tensor de rango 3 con forma [2, 1, 3]
Para más información, TensorFlow for Dummies
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